package com.at.watermark12;

import com.at.bean.WaterSensor;
import com.at.functions5.WaterSensorMapFunction3;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.time.Duration;

/**
 * @author huangchao E-mail:fengquan8866@163.com
 * @version 创建时间：2024/9/28 21:28
 */
public class WatermarkAllowLatenessDemo5 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

//        env.getConfig().setAutoWatermarkInterval()

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .socketTextStream("localhost", 7777)
                .map(new WaterSensorMapFunction3());

        WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
                // 乱序水位线，等待3s
                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                // 指定 时间戳分配器，从数据中提取
                .withTimestampAssigner(
                        (element, recordTimestamp) -> {
                            // 返回的时间戳，要 毫秒
                            System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
                            return element.getTs() * 1000;
                        });
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorWithWM = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);

        KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorWithWM.keyBy(WaterSensor::getId);

        OutputTag<WaterSensor> lateTag = new OutputTag<>("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class));

        WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .allowedLateness(Time.seconds(2)) // TODO 推迟2s关窗
                .sideOutputLateData(lateTag); // TODO 关窗后的迟到数据，放入侧输出流

        SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorWS
                .process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
                    private static final long serialVersionUID = 7286108888028619740L;

                    /**
                     *
                     * @param s 分组的key
                     * @param context 上下文
                     * @param elements 存的数据
                     * @param out 采集器
                     * @throws Exception
                     */
                    @Override
                    public void process(String s, ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
                        long start = context.window().getStart();
                        long end = context.window().getEnd();
                        String windowStart = DateFormatUtils.format(start, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                        String windowEnd = DateFormatUtils.format(end, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                        long count = elements.spliterator().estimateSize();
                        out.collect("key=" + s + "的窗口【" + windowStart + "," + windowEnd + "】,数据条数：" + count + ", ==》" + elements);
                    }
                });

        process.print();
        // 从主流获取测输出流，打印
        process.getSideOutput(lateTag).printToErr();

        env.execute();
    }
}
/**
 * 1、乱序与迟到的区别
 *      乱序：数据的顺序乱了，出现 时间小的 比 时间大的 晚来
 *      迟到：数据的时间戳 < 当前的Watermark
 * 2、乱序、迟到数据的处理
 * 1）Watermark中指定 乱序等待时间
 * 2）如果开窗，设置窗口允许迟到
 *      =》 推迟关窗时间，在关窗之前，迟到数据来了，还能被窗口计算，来一条迟到数据触发一次计算
 *      =》 关窗后，迟到数据不会被计算
 * 3）关窗后的迟到数据，放入侧输出流
 *
 * 如果 Watermark 等待3s，窗口允许迟到2s， 为什么不直接 Watermark 等待5s 或者 窗口允许迟到5s？
 *  =》 Watermark等待时间不会设太大 ===》 影响计算延迟
 *          如果3s ==》 窗口第一次触发计算和输出，  13s的数据来。  13-3=10s
 *          如果5s ==》 窗口第一次触发计算和输出，  15s的数据来。  15-5=10s
 *  =》 窗口允许迟到，是对 大部分迟到数据的 处理，尽量让结果准确，修正的结果
 *          如果只设置 允许迟到5s， 那么 就会导致 频繁 重新输出
 *
 * TODO 设置经验
 * 1、Watermark等待时间，设置一个不算特别大的，一般是秒级，在 乱序和 延迟 取舍
 * 2、设置一定的窗口允许迟到，只考虑大部分的迟到数据，极端小部分迟到很久的数据，不管
 * 3、极端小部分迟到很久的数据， 放到侧输出流。 获取到之后可以做各种处理
 */